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				content: '人类对于人工智能的畅想与探索有着悠久的历史，公元前4世纪，亚里士多德提出了形而上学和逻辑学两个方面的思想，主要成就包括主谓命题及关于此类题的逻辑推理方法，特別是三段论。1620年，弗朗西斯·培根在《新工具》中提出归纳法。他看到了实验对于揭示自然奥秘的作用，认为科学研究应该使用以观察和实验为基础的归纳法。从某种意义上来讲，这些可以看做人工智能科学的萌芽。1950年，“人工智能之父”艾伦·麦席森·图灵提出了著名的“图灵测试”；1956年，赫伯特·西蒙等人合作编写了《逻辑理论机》，即数学定理证明程序，使机器迈出了逻辑推理的第一步，并在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）这一术语；在经历数次起落之后，1997年，计算机“深蓝”击败了等级分排名世界第一的棋手加里·卡斯帕罗夫，人工智能重新获得人们的普遍重视，逐步跨进了复兴期；2016年，人工智能机器人AlphaGo以4∶1战胜世界围棋冠军李世石。在过去的60多年间，人工智能经历了从萌芽、诞生到不断发展的历程，虽然现有的计算机技术已充分实现了人类左脑的逻辑推理功能，但人类右脑的模糊处理能力以及模拟整个大脑并行处理大量信息的能力的实现仍需广大学者的共同努力。作为人工智能的新生领域，计算智能系统在神经网络、模糊系统、进化计算三个分支发展相对成熟的基础上，通过相互的有机融合而形成了新的科学方法。计算智能通过对自然智能原理和模式的学习，形成优化模型，并应用到实际工程问题的解决中。在人工智能飞速发展的今天，海量、非结构化数据的处理给信息科学带来了很多挑战，计算智能的发展也是智能理论和技术发展的崭新阶段。近年来的研究发现，计算智能的三个分支从表面上看各不相同，但实际上它们紧密相关且互为补充和促进。<br>人工神经网络属于一种运算模型，反映了大脑思维的高层次结构，其对人脑神经元进行抽象进而建立简单模型，从信息处理角度按不同的连接方式将神经元相互连接从而构成不同的网络，具有高度的并行结构和并行实现能力，以及固有的非线性特性和较强的学习能力。每个神经元代表了一种特定的输出函数，即激励函数，每两个神经元之间的连接都代表通过该连接的信号的加权值，网络的最终输出依赖于网络中神经元的连接方式、权值以及激励函数的改变。近十多年来，人工神经网络的研究工作已经取得了很大的进展，其在智能机器人、模式识别、自动控制、生物、医学等领域表现出了良好的智能特性。<br>模糊逻辑是一种精确解决不精确、不完全信息的方法，它可以比较自然地处理人的概念，是一种通过模仿人的思维方式来表示和分析不确定、不精确信息的方法和工具。对于未知的或不能确定的系统以及强非线性控制对象等，应用模糊集合和模糊规则进行推理，实行模糊判断，可解决常规方法难以很好解决的模糊信息问题。模糊逻辑突破了传统逻辑的思维模式，对于深刻研究人类的认识能力具有举足轻重的作用，特别是它与专家系统、神经网络以及控制理论的结合，在人工智能领域的研究中扮演了重要角色。<br>进化计算通过模拟自然界生物的进化过程与机制进行问题求解，具有自适应、自组织、自学习能力，能够解决传统计算方法难以解决的复杂问题。它以达尔文进化论的“物竞天择、适者生存”作为算法的进化规则，结合孟德尔的遗传变异理论，将生物进化过程中的繁殖、变异、竞争、选择引入到算法中。进化计算领域已经取得了丰硕的研究成果，其中进化多目标优化的研究、免疫克隆算法的研究以及群智能方法的研究均是国内外研究者的研究热点。<br>本套丛书主编焦李成教授在多年的研究工作过程中取得了很多显著的成果，先后荣获省部级以上科技奖10余项，其中包括国家自然科学奖二等奖，并受到国家973计划、国家“863”计划、国家自然科学基金重点项目及面上项目、国家教育部博士点基金、高等学校学科创新引智计划，以及教育部“长江学者和创新团队发展计划”的资助。在以往研究的基础上对相关知识和方法进行系统梳理，总结了一套较为完整的体系，最终形成此书。<br>本书不仅对计算智能的诸多基础理论进行了详细介绍和释义，还介绍了神经网络、模糊系统、进化计算的应用范例以及实验结果。<br>本书编写思路本书对计算智能的诸多基础理论进行了详细介绍和释义，还介绍了神经网络、模糊系统、进化计算的应用范例以及实验结果，将理论与实践紧密联系是本书的一大特色。<br>',
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